大白话讲索引 - Index

为什么要索引

查询数据库,当数据量很大时,往往很慢,为了加快查询速度,程序员们想了一个办法,就是建立索引。但是天下没有免费的午餐,当插入新的数据时,系统会自动更新索引,所以在空间(storage)和时间(update time)上有一定地额外的开销。

总结:为什么要索引?是为了查的更快。

索引的原理

索引是建立在表的一列或多个列上的辅助对象,目的是加快访问表中的数据

那么,索引是怎么加速查询的呢?

举例,我们想要查询到分数大于80分的学生的信息。

select * from student where score > 80;

数据库就会去student这个表一条一条地找,看满不满足条件(即全表搜索)。这不就是穷举法吗?显然是挺笨重的。如果我们能对score排个序,不就可以用二分法查了吗?索引干的其实就是这个活。

create index score_index on student(score);

index_1

创建索引时,我们把每一条数据的Score和DB_Loaction(RowID)抽取出来,放在某个数据结构中(比如B树)。

index_2

当查询score > 80时,我们就去B树中查,时间复杂度为LOG(N)。找到之后,再根据DB_Loaction直接定位到该条记录返回结果。

索引的类型 - 基础

当我们谈论到索引类型时,会碰到各种各样的概念,很容易混淆。下面我就分为基础和进阶两种,一一解读。

唯一索引

唯一索引即unique index,即创建索引的列里面没有重复的值(但可以是null)。

create unique index some_index on some_table(some_column)

注:Oracle自动在表的主键列上创建唯一索引。

单一索引与组合索引

单一索引:即只对于某一列(column)建立索引

create index some_index on some_table(some_column)

组合索引:即对于多列(column)建立索引

create index some_index on some_table(column_1,column_2)

适用场景:单一索引与组合索引是一组相关联的概念。在建立索引时,首先要考虑查询语句是什么样的,如果只有某一个判断条件经常出现(比如date=20200501),就用单一索引。如果某几个判断条件经常一起出现(比如age>20 and sex='male'),那么就用组合索引。

注:对于组合索引,and是有效的;or是无效的,还是会全表搜索。

索引的类型 - 进阶

B树索引

B树是Oracle默认的索引类型。想要理解索引,一定要理解B树(具体地说,是平衡多路查找树 Balanced B Tree)是怎么构成的。

这里贴个链接,讲得很详细:从B树、B+树、B*树谈到R 树

反向键索引

反向键索引反转列键值的每个字节。从而实现索引的均匀分配,避免B树不平衡。创建索引时使用reverse关键字。

create index some_index on some_table (some_column) reverse

举例:

ID:001,002,003,004
反转:100,200,300,400

适用场景:通常适用于连续增长的值。

位图索引

位图索引即bitmap index,下面举例解释。

比如我们想要在type这个列上建立位图索引。type这个列一共会有三个值:small,medium,large。对于每一个值(比如small),建立一个数据结构(比如bitmap_small),存的是ROWID+Flag。Flag的取值为1或0,具体的计算:是根据该ROWID对应的行的type是否为相应值(比如small)。

在该例中,一共会建立三个位图:

  • bitmap_small
  • bitmap_medium
  • bitmap_large

那么,当需要寻找type='small'的数据时,直接去bitmap_small这个数据结构中找为1的值对应的ROWID,几乎可以直接命中。

创建索引时使用bitmap关键字。

create bitmap index some_index on some_table(some_column)

适用场景:适用于条目多,取值类别少,不经常更新的列。

基于函数的索引

即基于一列上的函数创建的索引

create index some_index on table(some_function(some_column))

举例

select * from student where upper(name)='Alice'

注:函数索引中可以使用'len','trim','substr','upper'(每行返回独立结果),不能使用如'sum','max','min','avg'等聚合函数。

索引的分区

对于表,有分区(Partition),对于索引,也有分区。分区的原因很简单,把一个大的索引切分成很多小的片段,可以访问地更快。

一般来说,可以分为local和global两大类。语法如下:

create index some_index on some_table(some_column) local
create index some_index on some_table(some_column) global

Local - All index entries in a single partition will correspond to a single table partition (equipartitioned).
Global - Index in a single partition may correspond to multiple table partitions.

具体的细节看这篇:Partitioned Tables And Indexes

索引失效的情况

1.使用不等于操作符:not,<>,!=
2.使用null进行判断
3.使用函数
4.比较不匹配的数据类型

怎么建立索引

比如,有一个表叫members,定义如下:

create table members(
    member_id int generated by default as identity,
    first_name varchar2(100) not null,
    last_name varchar2(100) not null,
    gender char(1) not null,
    dob date not null,
    email varchar2(255) not null,
    primary key(member_id)
);

创建时,系统自动会在主键member_id上建立一个index。下面,我们再在last_name这个column上建立一个index:

create index members_last_name_i on members(last_name);

查询建立好的index:

select 
    index_name, 
    index_type, 
    visibility, 
    status 
from 
    all_indexes
where 
    table_name = 'MEMBERS';

查看query效率:

explain plan for
select * from test_members
where last_name = 'Harse';

select 
    plan_table_output 
from 
    table(dbms_xplan.display());

结果如下:

index_3

参考了这篇文章Oracle Create Index

链接

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转载自www.cnblogs.com/maxstack/p/12939019.html